面向个性化选择架构的机器学习与行为经济学
综合经济学
2019-07-05 v1 机器学习
经济学
摘要
行为经济学通过改变我们对市场参与者的思考方式，并引入选择架构概念，革新了政策制定。然而，尽管在群体层面有效，行为经济学干预（助推）常因在个体层面表现不佳而具有较弱的泛化性。数据科学、人工智能（AI）与机器学习（ML）的近期进展已展现出通过提供具更强预测能力的模型工具与方法来缓解部分弱泛化问题的能力。本文旨在描述 ML 与 AI 如何与行为经济学协作，在假定可获取足够个性化特征与心理变量的前提下，通过设计个性化干预来支持并增强决策制定及为政策决策提供信息。
引用
@article{arxiv.1907.02100,
title = {Machine learning and behavioral economics for personalized choice architecture},
author = {Emir Hrnjic and Nikodem Tomczak},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.02100},
year = {2019}
}